动态加权非参数判别分析

LDA是最经典的子空间学习和有监督判别特征提取方法之一.受到流形学习的启发,近年来众多基于LDA的改进方法被提出.尽管出发点不同,但这些算法本质上都是基于欧氏距离来度量样本的空间散布度.欧氏距离的非线性特性带来了如下两个问题:一、算法对噪声和异常样本点敏感;二、算法对流形或者是多模态数据集中局部散布度较大的样本点过度强调,导致特征提取过程中数据的本质结构特征被破坏.为了解决这些问题,本文提出了一种新的基于NDA的维数约减方法,叫作动态加权非参数判别分析(Dynamic Weighted Nonparametric Discriminant Analysis,DWNDA).DWNDA采用动态加权距离来计算类间散布度和类内散布度,不仅能够保留多模态数据集的本质结构特征,还能有效地利用边界样本点对之间的判别信息.因此,DWNDA在噪声实验中展现了对噪声和异常样本的强鲁棒性.此外,我们还在人脸和手写体数据库上进行实验,DWNDA方法均取得了优异的实验结果.国家自然基金项目(61203176);;福建省自然科学基金项目(2013J05098,2016J01756

一种基于监督流形学习的头部姿态估计方法

我们提出一种监督lAPlACIAn llE算法,并结合正则化的最小二乘方法来有效地解决头部姿态估计问题,比传统的流形学习算法能更有效的保持数据的局部几何结构,并且能获得显式的直接映射来处理样本外扩展问题。在fACEPIX数据集的头部姿态估计实验结果表明,我们的算法是有效的,对于训练数据和测试数据,我们提出的算法的性能明显高于其他对比算法的性能

Manifold Learning based Vehicle Detection Algorithms for Vehicle Searching from Image Big Data

随着交通的快速发展，车辆数量持续增长，由车辆带来的交通管理、交通安全和社会治安等问题日显突出。在交通道路、小区大院、停车场、交通枢纽等安装的交通视频监控系统每天能产生大量的视频图像数据；互联网上更有大量的包含有车辆的视频图像。基于图像大数据的车辆搜索，能为交通管理、公共安全、车辆调度等提供有效的车辆搜索服务，是建设智慧城市运营管理系统的基础，也是智能技术应用的研究热点。车辆检测是车辆搜索的基础。在交通视频监控系统产生的视频图像中，车流量疏密不均、图像质量参差不齐、车辆类型众多、成像角度和车辆目标的成像大小不一致、车辆拥挤和相互遮挡现象严重、不同天气下的光照和阴影等变化多端，这些因素给车辆检测带...The rapid development of traffic brings more vehicles on the road which increases challenges in traffic control, traffic safety and security of society. Large scale image data is produced via the image acquisition devices installed in the roads, residential areas, parking lot and transportation junction as well as the Internet Vehicle searching from the image big data can offer the searching servi...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院_计算机应用技术学号：2302010115307

Pedestrian Detection in Clutter Scene

复杂背景和遮挡问题是当前行人检测技术研究中的难点，对这两个问题的解决，有助于行人检测技术进一步实用化、市场化，创造更高的经济价值和社会价值，同时行人检测的相关技术可以被人脸检测、车辆检测等目标检测技术所借鉴，促进计算机视觉和模式识别等相关学科的发展，具有较大的理论意义和学术价值。本文针对这两个问题展开了研究。 针对复杂背景问题，本文全面分析了基于混合高斯模型运动目标检测方法的优缺点，针对其更新速度慢、收敛性差的缺点提出了相应的改进方法，通过实验验证了该改进方法的有效性；针对复杂背景中阴影对运动目标轮廓的影响，采用基于色度畸变的阴影消除方法；针对混和高斯模型在运动目标的运动方向与摄像机成像平面...Clutter background and partial occlusions are two challenging tasks of pedestrian detection in real world environments. It is important to solve these problems so that pedestrian detection can be put into practical applications. The technologies used in pedestrian detection can also be transferred to other object detection fields, such as face detection, and vehicle detection, and promote the deve...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院计算机科学系_计算机应用技术学号：2005130232

The Low-rank Matrix Completion Based on S_1/2 Modeling and the Research of its APG Algorithm

低秩矩阵填充问题（Low-rankMatrixCompletion）是指对于有部分位置上元素未知的矩阵，在假设矩阵低秩的前提下，可以通过优化算法来将其填充成一个完整的矩阵。低秩矩阵填充在机器学习、图像处理、推荐系统等领域发挥着重要的作用，是现今处理海量、高维数据的有力分析工具。本文首先介绍了低秩矩阵填充模型的理论发展，再分别根据将原模型进行凸松弛和非凸松弛后的改进模型综述了目前主要的算法，其中包括凸松弛的SVT算法，APG算法，ALM算法和非凸松弛的WMMN模型，并分析说明了不同算法在不同的领域，针对不同的模型有着各自的优势。 目前主要用于解决低秩矩阵填充的模型是用矩阵核范数来逼近目标函...Low-rank matrix completion refers to problem that use optimization algorithm to fill a matrix which have unknown elements into a complete matrix.In general,we assume the incomplete matrix is a low-rank matrix.This methods have played an important role in areas such as machine learning, image processing, recommendation systems and so on,it's a powerful analysis tool of high-dimensional data.In this...学位：理学硕士院系专业：数学科学学院_应用数学学号：1902014115262

Research on Feature Selection and Stability Analysis for High Dimensionality Small Sample Size Data

随着生物信息学、图像处理、文本挖掘等大规模数据挖掘问题的不断涌现，数据挖掘的研究对象越来越复杂，对象的特征维数也越来越高。在现实生活及科学研究中产生了大量的高维小样本数据，如果直接利用这些高维小样本数据进行数据挖掘，容易出现维数灾难问题。通过特征选择，可以删除高维小样本数据中的冗余特征和噪声特征，从而降低学习算法的时间和空间复杂度，避免维数灾难。 已有的特征选择方法主要侧重于特征选择结果的高分类性能或者聚类性能，而忽略了特征选择结果的稳定性。特征选择的稳定性问题对于高维小样本数据的数据挖掘与机器学习过程是非常重要的，不稳定的特征选择结果将带来很多歧义，难以获取可以理解的真实特征。本文以高维小...With the rapidly development of bioinformatics, image processing, text mining and other large-scale data mining problems, the study of data mining is more complex. In real life and scientific research, a lot of high dimensionality small sample size data were generated, if we use these high dimensionality small sample size data for data mining directly, it will prone to the curse of dimensionality....学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院_模式识别与智能系统学号：2322011115324

基于低秩表示的判别特征提取算法

为了更好地获取高维数据的特征,提出一种特征提取算法——低秩判别映射.首先基于低秩表示构造代表样本关联性的关联矩阵,然后利用关联矩阵应用判别准则.低秩表示以样本作为基函数,利用所有样本构建关联矩阵,其构造特点决定了关联矩阵能够很好地体现样本集的全局结构和样本之间的判别关系.人脸数据集的实验表明,低秩判别映射优于其他广泛应用的特征提取方法.国家自然科学基金资助项目(61673323);;福建省自然科学基金资助项目(2016J01295,2017J01068

鲁棒自适应概率加权主成分分析

主成分分析(Principle component analysis, PCA)是处理高维数据的重要方法.近年来,基于各种范数的PCA模型得到广泛研究,用以提高PCA对噪声的鲁棒性.但是这些算法一方面没有考虑重建误差和投影数据描..

Research on Several Key Technical Problems in Face Recognition Based on Manifold Learning

人脸识别作为生物特征识别的主流技术之一，是国内外研究和应用的热点。主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者用户不配合造成的变化鲁棒性较差。流形学习是近年来机器学习及模式识别等领域的研究热点。人脸从某种意义上来说是一种典型的流形结构，人脸数据集是由某些内在变量控制形成的非线性流形。因此，基于流形学习的人脸识别研究近年来引起了人们的广泛关注，成为该领域的热门研究课题。 本文通过仿真实验，系统分析主流线性和非线性流形学习算法在人脸识别中应用的可行性，优势及存在的问题。针对流形学习在人脸识别应用中的本征维数估计问题、测试数据的out-of-sample问题、无监督学习问题以及人脸识别技...As a dominant technology of Biometric Verification Technologies, human face recognition has become a hot research and application topic both at home and abroad. However, due to the complexity of human face structure, the diversity of illumination, face pose and facial expression, face recognition technology is universally considered a challenging study topic. In recent years, manifold learning has...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院计算机科学系_计算机软件与理论学号：2302008115321

簇间可分的鲁棒模糊C均值聚类算法

与经典的K均值聚类算法相比,模糊C均值(FCM)聚类算法通过引入模糊因子,考虑不同聚类数据簇之间的相互关系,得到可分性更好的聚类结果。但是模糊因子的引入,使得任意一个样本点都存在模糊性...国家自然科学基金(61203176);; 福建省自然科学基金(2013J05098,2016J01756)~